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Datenbasierte Algorithmen : Wie Flüchtlinge und Arbeit optimiert zusammenfinden können

Flüchtlinge erhalten in München im Zuge einer Lernwerkstatt Einblick in verschiedene Handwerksberufe. Bild: dpa

Kann man die lokale Verteilung von Flüchtlingen so optimieren, dass man ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt deutlich verbessert? Wissenschaftler haben dafür einen Algorithmus entwickelt.

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          Der Einsatz datengetriebener Algorithmen hat schon viele gesellschaftliche Bereiche revolutioniert, indem verfügbare Angebote und Kundenbedarf individuell abgeglichen und ausgewertet werden können. Amerikanische Wissenschaftler um Kirk Bansak von der Stanford University haben nun den Versuch unternommen, ein solches algorithmisches Vorgehen auch auf das Problem der Flüchtlingsintegration in den Arbeitsmarkt anzuwenden. In der in dieser Woche im Journal „Science“ veröffentlichten Arbeit ist dabei ihre Ausgangsthese, dass bereits die räumliche Verteilung der Flüchtlinge im Gastland die weitreichendsten Konsequenzen für deren weiteren Erfolg bei der Jobsuche hat.

          Sibylle Anderl
          Redakteurin im Feuilleton.

          Dieser Erfolg beruhe auf drei Gruppen von Faktoren: dem geographischen Kontext wie der lokalen ökonomischen Situation, den individuellen Eigenschaften der Flüchtlinge wie deren Sprache und Ausbildung und den Synergien aus beidem. Die Autoren beklagen, dass in der Praxis der geographischen Zuweisung von Flüchtlingen auf diese Faktoren kaum eingegangen werde. Theoretisch existierende Strategien, diese Zuteilung in Hinsicht auf ökonomische Bedürfnisse oder auch Präferenzen auf Seiten der Flüchtlinge und der verschiedenen Standorte zu optimieren, scheiterten laut der Autoren bisher an der praktischen Umsetzung. Gründe seien insbesondere das Fehlen systematisch erhobener Datensätze, die etwas über bestehende Präferenzen aussagen können, und Probleme in der politischen Koordination.

          Analyse auf der Grundlage vorliegender Daten

          Der Ansatz der Forscher ist daher, ihren Optimierungs-Algorithmus ausschließlich auf Daten basieren zu lassen, die bereits erhoben werden und vorliegen. Dies ermöglicht ihnen, maschinelles Lernen einzusetzen: Die existierenden Daten werden schon in der Entwicklung dafür genutzt, den Algorithmus optimal an die nationalen Gegebenheiten anzupassen und damit dessen Vorhersagekraft zu verbessern, ohne dass dafür erst besondere Studien durchgeführt werden müssten. Der Algorithmus arbeitet dabei in drei Stufen. In einer ersten „Modellierungsphase“ wird der Algorithmus unter menschlicher Anleitung darauf trainiert, auf der Grundlage historischer Daten ein Modell zu erstellen, das für alle verfügbaren Ansiedlungsorte Vorhersagen in Hinsicht auf den Erfolg bei der Jobsuche eines Flüchtlings oder auch einer Untergruppe von Flüchtlingen mit bestimmten Merkmalen machen kann.

          Dieses Modell kann daraufhin auf neue Daten angewendet werden: Wenn ein Datenset mit den spezifischen Merkmalen eines neu angekommenen Flüchtlings eingespeist wird, kann das Modell vorhersagen, an welchen Standorten welcher Erfolg bei der Suche nach Arbeit zu erwarten ist. Schließlich wird das Modell in einem letzten Schritt so transformiert, dass es nicht nur Aussagen über den Erfolg einzelner Flüchtlinge machen kann, sondern auch zu berücksichtige vermag, dass die Flüchtlingszuweisung oft in Gruppen, beispielsweise als Familie, geschieht. In der Studie sollte der Algorithmus in diesem Fall sicherstellen, dass zumindest ein Familienmitglied mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Beschäftigung findet. Der eigentliche Zuteilungsschritt finden schließlich so statt, dass flexibel Zusatzkriterien definiert werden können, die die Verteilung erfüllen soll. Eine naheliegende zusätzliche Randbedingung wäre beispielsweise, wie viele Familien jeweils an verschiedene Standorte vermittelt werden können.

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